Нейрокомпьютерные системы


              

Обучение сети Хопфилда по правилу Хебба


Для одного обучающего вектора

значения весов могут быть вычислены по правилу Хебба

поскольку тогда

(вследствие биполярных значений элементов вектора

всегда
).

При вводе большего количества обучающих векторов

веса
подбираются согласно обобщенному правилу Хебба

Важным параметром ассоциативной памяти является ее емкость. Под емкостью понимается максимальное число запомненных образов, которые классифицируются с допустимой погрешностью

. Показано, что при использовании для обучения правила Хебба и при
(1% компонентов образа отличается от нормального состояния) максимальная емкость памяти составит всего лишь около 13,8% от количества нейронов, образующих ассоциативную память. Столь малая емкость обусловлена тем, что сеть Хебба хорошо запоминает только взаимно ортогональные векторы или близкие к ним.



Содержание  Назад  Вперед